Perplexity成美国大选的AI领域唯一赢家，看创始人硬刚谷歌后的两点感受
快刀青衣约 4 分钟经过这两年AI的发展，我们都知道AI非常强大，可以非常快速地写一篇文章，可以瞬间翻译完一篇学术论文，可以生成一张非常精美的插图，可以生成一段有创造力的视频或者是音乐。
不过我们也应该清楚的认识到，AI在有些场景下，表现是不够理想的，其中一个场景是数理性的计算，也就是对于那些复杂的数学题处理不太好，现在虽然比去年已经进步很多了，但是仍然会发现有些AI在回答小学数学题的时候，莫名其妙地翻车。
另一个场景是需要非常强实时性和准确性的信息，例如奥运会的成绩、足球比赛的比分，因为这些场景，其实要的就是传递效率最高，根本不需要做任何的发挥和生成。
举个例子，08年的北京奥运，我见过奥组委的赛事信息后台，会在比赛结束的同时给新闻中心的所有国家的记者发去准确的赛果快讯。这里所有的快讯里的文字早就是非常规范的模版了，冠军冲线了，只用填上冠军的国籍、姓名和成绩三个基本元素，第一条快讯就发出去了。
在这个过程中，要的是最快最准确，所以现在的生成式AI在这个场景下，不是有没有用的问题，而是千万别用，用就是添乱。
这两天有一个特别好的例子，就是美国大选，说实话，谁上谁下，我一点儿都不关心，但我很好奇的是，在面对要求精确度非常高的这个场景下，这些顶级的人工智能助手会有什么样的表现。
首先必须要说的是，在过程中，绝大多数AI助手在被问到，此刻美国大选的最新动态或者是谁更有希望赢时，都会出现幻觉或者错误的情况。
例如OpenAI的ChatGPT直接推给用户投票的官方网站，相当于把锅直接甩了出去。
例如这次选举上出尽风头的马斯克旗下的GrokAI，在投票还没结束，就给出了编造的最后结果，更离谱的是我问了两次，结果都不一样。
谷歌的Gemini则是直接拒绝回复选举相关的问题。
我这并不是批评各个AI助手，因为完全没有必要在不擅长的领域里，去重复造轮子。
明明搜一下马上就能知道明天的天气或者气温，我们就没有必要把最近五年的北京秋冬气温表发给AI，让AI运用自己庞大的算力去推测一下明天的气温会是多少，这就是没有意义的需求。
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表现出色的Perplexity
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